Wyobraźmy sobie, że jesteśmy właścicielem sklepu internetowego: nasi klienci mają konkretne pytania, potrzeby. W chwili obecnej jedynym sposobem na odnajdywanie odpowiedzi na ich pytania jest mozolne przeszukiwanie całej Sieci za pomocą Google albo pytanie szeroko rozumianych "znajomych" (np. tag #drogiblipie). Bez odpowiednich metadanych, rozumianych przez maszyny, nasz sklep czy usługa jest prawie tak samo widziana jak inne witryny internetowe, np. opisujące produkty, które my właśnie oferujemy. W ten sposób nasi klienci mają dużo mniejszą szansę na trafienie do naszego sklepu; a tego przecież nie chcemy, prawda? Nawet dedykowane serwisy wyszukiwania usługi i towarów również mają zbyt mało informacji, aby jednoznacznie powiązać naszą ofertę z wymaganiami naszych niedoszłych klientów.

Ontologia Good Relations została stworzona z myślą o rozwiązaniu tego problemu. Pozwala nam ona opisać to co oferuje nasz sklep: produkty, ich cechy, ich ceny. Pojęciami wprowadzonymi w ontologii Good Relations możemy również podać informacje o fizycznych lokalizacjach naszych sklepów i np. godzinach ich otwarcia. Ontologia pozwala na opisanie dostępnych sposobów płatności i przesyłek; możemy również opisywać dodatkowe informacja listy życzeń, specyfikacje gwarancji, itd. Ontologia Good Relations wspiera zarówno rozwiązania typu Business-to-Consumer (B2C) jak i Business-to-Business (B2B). Osobom szukającym rozwiązań oferowanych przez nas będzie łatwiej odnaleźć naszą ofertę na podstawie cechy, na których im zależy; w ten sposób nasi przyszli klienci dużo szybciej i pewniej docierają do zamierzonego celu.

Informacje zgodne z ontologią Good Relations mogą być zapisane w standardzie RDFa wspieranym przez Yahoo i Google; dzięki temu nasz serwis i produkty są lepiej dostrzegalne*, m.in., gwiazdkom z ocenami w wynikach wyszukiwania. Już teraz ontologia Good Relations jest bardzo popularna i wiele firm z niej korzysta, w tym m.in. BestBuy (o którym napiszemy jutro).

Co zrobić aby zacząć wykorzystywać ontologię Good Relations?

• Jeżeli jesteśmy sklepem internetowym: warto zacząć od stworzenia prostego przeglądu naszej oferty zapisanego w tej ontologii.
• Jeżeli jesteśmy firmą produkującą oprogramowanie dla sklepów internetowych: należy stworzyć możliwość importu i eksportu informacji w tym standardzie.
• W pozostałych przypadkach: możemy stworzyć listę produktów i usług opisaną w ontologii Good Relations; oraz opracować nowe modele biznesowe oparte na tych opisach.

Aby stworzyć swój pierwszy opis w ontologii Good Relations możemy skorzystać z narzędzie dostarczonego przez jej twórców pod adresem: http://www.ebusiness-unibw.org/tools/goodrelations-annotator/.

Więcej informacji na temat ontologii Good Relations możemy dowiedzieć się na stronie domowej projektu oraz na wiki, gdzie znajdują się również przykłady wykorzystania ontologii. Specyfikacja ontologii znajduje się pod adresem http://www.heppnetz.de/ontologies/goodrelations/v1.

Aby być stale na bieżąco ze zmianami warto zapisać się na listę dyskusyjną http://ebusiness-unibw.org/cgi-bin/mailman/listinfo/goodrelations lub śledzić tag #goodrelations na twitterze.

Jedyne ograniczenie w wykorzystywaniu tej ontologii to konieczność podania referencji do jej twórców w naszych produktach i usługach, zgodnie z licencją Creative Commons Attribution 3.0.

Na zakończenie warto zauważyć, że niektóre popularne CMSy i programy do obsługi sklepów elektronicznych już wspierają Good Relations.

A czy firma dostarczająca oprogramowanie do Waszego e-sklepu zaoferowała wam już wsparcie dla Good Relations? czy nadal jesteście jednym z milionów nie wyróżniających się sklepów internetowych? Jeżeli nie, to możemy pomóc Ci wdrożyć Good Relations w Twojej firmie.

*) Google na razie twierdzi, że nie będzie wykorzystywał informacji uzyskanych z metadanych w postaci RDFa i Microformaty, do pozycjonowania treści. Czy tak jest na prawdę, tego na razie nie wiadomo.

Wyobraźmy sobie, że grupa ekspertów różnych dziedzin postanawia opisać całą dostępną na świecie wiedzę w postaci jednej ontologii. Gdyby się to udało, maszyny byłyby wstanie wnioskować i komunikować się pomiędzy sobą. Tak wiem zabrzmiało to jak wstęp do Terminatora, Battlestar Galactica i innych równie katastroficznych wizji. Dość powiedzieć, że tak właśnie wyglądały początki Sieci Semantycznej wiele lat temu.

Całe szczęście stworzenie kompletnej ontologii wszystkiego jest niemożliwe, jeżeli tylko rozważymy twierdzenie Gödla o niezupełności. Jednak próby zostały podjęte, i przykładem takiego projektu może być Cyc (oraz jego otwarta wersja OpenCyc). Duża grupa logików, pracująca głównie dla amerykańskich agencji obronnych (np. DARPA), od wielu już lat opisuje naszą rzeczywistość w formalnych językach ontologii.

Jest jednak pewien problem z rozwiązaniem, które w ten sposób powstało: korzysta ono z logiki wyższych rzędów (ang. higher-order logic), która powoduje, że ontologia jest bardzo skomplikoowana i nie ma gwarancji na wnioskowanie w skończonym czasie.

Ponieważ takie rozwiązanie nie nadawało się do zastosowania przez szeroką gamę przewidywanych projektów semantycznych, skoncentrowano się nad tworzeniem prostszych ontologii. Zaczęły powstawać, prawie równolegle, dwa rodzaje ontologii: ontologie dziedzinowe (ang. domain ontology) i tzw. lekkie ontologie. Nasz przegląd ontologii zaczniemy od lekkich ontologii, gdyż są one obecnie najbardziej  popularne.

Czym są lekkie ontologie? Lekka ontologia to taka, która definiuje zaledwie klika klas i właściwości, i może być użyta w wielu zastosowaniach, tzn. nie jest ograniczona do pojedynczej dziedziny wiedzy lub typu systemów informatycznych.

W najbliższych dniach będziemy szczegółowo prezentowali poszczególne popularne lekkie ontologie, dziś postaramy się krótko zaprezentować kilka z nich. Poniższa lista oparta została m.in. o wyniki publikowane przez serwis Ping the Semantic Web.

• DublinCore - jest bez wątpienia jedną z najstarszych i najbardziej popularnych (jeśli nie najstarszą i najbardziej popularną) ontologią. Powstała w wyniku prac środowiska bibliotekarzy (cyfrowych) nad jednolitym, prostym i rozszerzalnym standardem opisu zasobów. Chyba najbardziej znane właściwości to dc:title i dc:description.
• FOAF - czyli Friend-of-a-Friend, definiuje podstawowy zestaw właściwości i zaledwie kilka klas do opisu sieci społecznych. Ciężko jest sobie wyobrazić Web 3.0 bez foaf:Person i foaf:knows.
• SKOS - to skrót od Simple Knowledge Organization Systems, czyli prostej ontologii do opisu systemów organizacji wiedzy; innymi słowy jest to ontologia, która umożliwia tworzenie semantycznych specyfikacji słowników, taksonomii, tezaurusów, itp. Wywodzi się podobnie jak DublinCore ze środowiska bibliotekarskiego, jednak jej zastosowanie jest również znacznie szersze.
• SIOC - czyli Semantically Interlinked Online Communities, to ontologia która umożliwia wymianę i integrację wiedzy publikowanej w mediach społecznych, takich jak blogi, wiki, fora, itp. Do opisu zasobów integruje również właściwości i klasy zdefiniowane przez FOAF i SKOS.
• MOAT - oznacza Meaning of a Tag, jest jedną z ontologii która pozwala na "usemantycznienie" (czyli nadanie znaczenia) tagów i samego procesu tagowania.
• SCOT - to Social Semantic Cloud of Tags, czyli kolejna ontologia do opisu tagów, tym razem skierowana na opis i integrację chmur tagów (ang. tag cloud).
• Good Relations - jest ontologią skierowaną głównie do sklepów internetowych oraz innych zastosowań typu B2B.

Jeżeli chcecie sami poszukać czy jakaś inna ontologia nie definiuje już potrzebnych wam właściwości lub klas zachęcam do skorzystania z wyszukiwarki Swoogle, a dokładniej z zakładki "Term".